Page 347 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL
P. 347
Hệ thống gợi ý: Hệ thống gợi ý được sử dụng rộng rãi trên các hệ
thống trực tuyến để hỗ trợ người dùng tìm kiếm sản phẩm/mặt hàng phù hợp
với sở thích của họ. Hệ thống gợi ý dựa trên dữ liệu quá khứ để phân tích và
đưa ra dự đoán các mặt hàng mà khách hàng có thể quan tâm.
Chatbot: Đây là ứng dụng được rất nhiều trang web TMĐT sử dụng
để trả lời, tư vấn nhanh cho khách hàng. Chatbot có khả năng giao tiếp như
con người, có thể tự học dựa trên dữ liệu quá khứ để điều chỉnh câu trả lời
kế tiếp. ChatGPT là một trong những ứng dụng nổi tiếng hiện nay.
Phân tích và quản lý quan hệ khách hàng: Các giải thuật máy học
có khả năng thực hiện phân tích dữ liệu trong quá khứ liên quan đến bán
hàng, tiếp thị và thói quen mua sắm của khách hàng. Từ các kết quả phân
tích, doanh nghiệp có thể tối đa hóa lợi nhuận và doanh số bán hàng. Bên
cạnh đó, các ứng dụng máy học có thể dự đoán được các khách hàng tiềm
năng, giúp doanh nghiệp duy trì tốt mối quan hệ với họ.
Tìm kiếm và gợi ý hình ảnh theo nội dung: Dựa vào các giải thuật
máy học, các website TMĐT có thể tìm kiếm và gợi ý các sản phẩm dựa
trên nội dung của các ảnh tương đồng, điều này giúp khách hàng có thể tìm
kiếm sản phẩm bằng cách chụp ảnh thay vì sử dụng các từ khóa (Bao et al.,
2023). Ngoài ra còn nhiều lĩnh vực ứng dụng khác (Policarpo et al., 2021).
Chương này nhằm giới thiệu tóm lược các nghiên cứu ứng dụng của
AI, cụ thể là hệ thống gợi ý trong TMĐT kể cả trong hoạt động bán hàng
trực tuyến và các dịch vụ thương mại (Nghe, 2016). Các nghiên cứu này đã
và đang được thực hiện trong môi trường học tập, tuy vậy việc triển khai
thực tế để hỗ trợ phát triển TMĐT của vùng ĐBSCL còn rất hạn chế và việc
áp dụng này là hoàn toàn khả thi.
17.2 ỨNG DỤNG HỆ THỐNG GỢI Ý TRONG CÁC HỆ
THỐNG BÁN HÀNG TRỰC TUYẾN
TMĐT là nơi thuận tiện giúp người dùng tìm kiếm, so sánh và cuối
cùng là mua sản phẩm. Các hệ thống TMĐT ngày nay đa phần tích hợp máy
học, trí tuệ nhân tạo và nghiệp vụ thông minh (business intelligence) để phát
hiện các mẫu tri thức giá trị về hành vi của khách hàng, mang lại lợi ích cho
cả khách hàng và người bán. Policarpo et al. (2021) đã giới thiệu các nghiên
cứu gần đây có sử dụng máy học trong các tình huống TMĐT khác nhau,
trình bày trong hai phần: (i) đánh giá toàn diện về các phương pháp máy học
và mối quan hệ của chúng với các mục tiêu của nền tảng TMĐT, bao gồm
333
